Zero-shot vs. Few-shot learning: qual usar em prompts? Guia prático 2025

Zero-shot vs. Few-shot learning: qual usar em prompts?

Entenda a diferença entre zero-shot e few-shot learning, veja exemplos práticos e descubra como escolher a melhor abordagem para criar prompts mais eficazes em 2025.

Zero-shot e few-shot learning são conceitos essenciais para quem quer dominar a engenharia de prompts em 2025.

Eles determinam como a IA interpreta comandos, aprende com exemplos e entrega respostas personalizadas. Saber quando usar cada abordagem pode multiplicar a eficiência dos seus prompts, seja para gerar textos, códigos, análises ou automações.

O que é zero-shot learning?

Zero-shot learning acontece quando você pede para a IA realizar uma tarefa sem fornecer exemplos prévios. O modelo usa apenas o comando e o contexto para gerar a resposta, baseando-se no conhecimento adquirido durante o treinamento.

• Exemplo: “Resuma o texto abaixo em 5 tópicos principais.”

O que é few-shot learning?

Few-shot learning é quando você fornece alguns exemplos de entrada e saída junto com o prompt, ajudando a IA a entender melhor o formato, o tom ou o objetivo desejado. Isso aumenta a precisão, a criatividade e a adequação da resposta ao seu contexto.

• Exemplo:
  • Exemplo 1: “Texto: O Brasil é o maior país da América do Sul. Resumo: O Brasil lidera em extensão territorial na América do Sul.”
  • Exemplo 2: “Texto: O Pix revolucionou pagamentos no Brasil. Resumo: O Pix inovou o sistema de pagamentos brasileiro.”
  • Agora, resuma o texto abaixo: [seu texto aqui]

Quando usar zero-shot ou few-shot em prompts?

• Zero-shot: Para tarefas simples, diretas ou quando você quer testar a criatividade da IA sem influências.
• Few-shot: Para tarefas complexas, formatos específicos, tom de voz personalizado ou quando precisa de respostas mais alinhadas ao seu objetivo.

Você sabia que, em projetos de automação e atendimento, o uso de few-shot learning pode aumentar em até 40% a precisão das respostas e reduzir erros de interpretação? Por outro lado, zero-shot é ótimo para brainstorming e tarefas amplas.

Dicas para criar prompts zero-shot e few-shot

• Teste ambos os formatos para comparar resultados e descobrir o que funciona melhor para sua tarefa.
• Em few-shot, use exemplos claros, variados e próximos do objetivo real.
• Salve os melhores exemplos para criar uma biblioteca de prompts eficientes.
• Adapte os exemplos ao contexto brasileiro para respostas mais relevantes.

Perguntas frequentes sobre zero-shot e few-shot learning 🔍

• Qual abordagem é melhor? Depende da tarefa. Teste as duas e escolha a que gera melhores resultados para seu caso.
• Funciona em qualquer IA? Sim, especialmente em modelos como ChatGPT, Gemini, Claude e Copilot.
• Few-shot é mais difícil de criar? Exige um pouco mais de preparação, mas aumenta muito a precisão das respostas.
• Posso misturar as abordagens? Sim! Combine zero-shot para ideias iniciais e few-shot para refinar e padronizar.

Prompt para testar zero-shot e few-shot learning 👀

Copie, personalize e use para comparar as duas abordagens na prática:

"Resuma o texto abaixo em 3 frases. Primeiro, faça sem exemplos (zero-shot). Depois, faça usando os exemplos fornecidos (few-shot): [cole seu texto e exemplos aqui]"

ps: obgda por chegar até aqui, é importante pra mim 🧡